Mit dieser Methode soll Porsche Schäden an E-Autos vorhersagen können

Porsche plant, die Zukunft zu erkunden: Um detailliert zu verstehen, wie Batteriezellen und -systeme altern und welchen Einfluss das Nutzungsverhalten auf ihre Lebensdauer hat, entwickelt Porsche Engineering einen „digitalen Zwilling“ seiner Hochvoltbatterie. Dieser digitale Zwilling ahmt das Verhalten der realen Batterie genau nach und bietet Einblicke in den zu erwartenden Alterungsprozess.

Neue Technologien werfen komplexe Fragen auf, vor allem wenn Langzeitdaten fehlen. Das Konzept des „digitalen Zwillings“, das ursprünglich von der NASA entwickelt wurde, hilft diese Fragen zu beantworten. Bei Porsche soll dieses Konzept nun dazu dienen, die Lebensdauer und Leistung von Hochvoltbatterien in E-Fahrzeugen zu verbessern.

Porsche will Labor- und Felddaten zusammenführen, um einen digitalen Zwilling der Batterie zu erschaffen

Porsche sieht sich mit steigenden Anforderungen an Batteriesysteme konfrontiert, insbesondere durch die EU-Batterieverordnung, die ab August dieses Jahres greift. Hersteller müssen ab diesem Zeitpunkt detaillierte Angaben zu Leistung und Lebensdauer der Batterien machen. In Kalifornien gelten bereits ab 2030 Mindeststandards für Elektrofahrzeuge. Diese müssen nach zehn Jahren oder 150.000 Meilen noch mindestens 80 Prozent ihrer ursprünglichen Reichweite aufzeigen können.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, planen die Ingenieure bei Porsche die Entwicklung eines digitalen Zwillings der Batterie. Dies soll durch die Schaffung eines modularen, skalierbaren Frameworks erreicht werden. Ein zentrales Element dieses Frameworks ist ein Performance-Modul, das das elektrische Verhalten der Batterie anhand etablierter Modelle wie dem Resistor-Capacitor-Modell beschreibt.

Zusätzlich soll ein detaillierteres elektrochemisches Modell entwickelt werden, welches die Vorgänge innerhalb der Batteriezelle simuliert. Hierbei wird die Interaktion zwischen Anode, Kathode und Elektrolyt auf Partikelebene nachgebildet. Das thermische Modell bildet eine weitere wichtige Komponente dieses digitalen Zwillings und ermöglicht die Vorhersage der Reaktionen des Akkus auf verschiedene Temperaturen.

Die bisherigen Modelle basieren hauptsächlich auf Laborversuchen mit einzelnen Zellen oder Zellmodulen. Diese Daten reichen jedoch nicht aus, um das tatsächliche Verhalten der Batterie im Fahrzeug präzise vorherzusagen. Daher beabsichtigt Porsche Engineering, reale Felddaten einzubeziehen. Diese Daten stammen von Testfahrzeugen und Prüfständen, auf denen Zellen genau vermessen werden. Zusätzlich werden Daten aus der Fahrzeugflotte genutzt, vorausgesetzt, Kunden stimmen einem Datenaustauschprogramm zu.

Einige Start-ups fokussieren sich bereits exklusiv auf die Analyse von Batteriedaten. Allerdings betont KI-Experte Schaper die Notwendigkeit eines umfassenden Verständnisses der Vorgänge im Fahrzeug. Dies bedeutet, dass nicht nur Zellen und Module, sondern das gesamte System betrachtet werden muss. Porsche ist bestrebt, diese holistische Herangehensweise umzusetzen, um den digitalen Zwilling der Batterie so präzise und funktional wie möglich zu gestalten.

E-Auto-Batterien könnten in Zukunft proaktiv an den persönlichen Fahrstil angepasst werden

KI-Algorithmen, die auf realen Daten basieren, könnten künftig dazu verwendet werden, um Muster im Fahrverhalten der Nutzer zu erkennen. Solche Muster finden sich beispielsweise in Temperatur- oder Spannungsabweichungen einzelner Batteriezellen, die auf Verschleiß oder Anomalien hindeuten können. Dies würde es Elektrofahrzeugen ermöglichen, frühzeitig zu erkennen, wenn eine Batterie bald beschädigt sein oder gewartet werden muss.

Ein Machine-Learning-Algorithmus, der als Ergebnis dieser Arbeit entstand, überwacht die Batteriedaten und warnt vor Verschleiß oder Anomalien. Diese Funktion, als „Repair Prediction“ bekannt, erlaubt es dem Fahrzeugbesitzer, proaktiv informiert zu werden und die notwendigen Maßnahmen zu ergreifen. Gleichzeitig kann durch die Vorhersage von notwendigen Ersatzteilen ein Werkstattaufenthalt verkürzt werden.

Porsche-Ingenieure arbeiten daran, die modellbasierten Bausteine mit KI-Methoden zu kombinieren, um einen umfassenden digitalen Zwilling der Batterie zu schaffen. Dies umfasst elektrochemische und thermische Modelle, die bereits als Prototypen vorliegen und durch KI-Analysen ergänzt werden. Noch in diesem Jahr sollen erste prototypische Anwendungen bereitstehen.

Das Fernziel dieser Arbeit ist es, nicht nur generelle digitale Batteriezwillinge zu erstellen, sondern auch individuelle digitale Repräsentationen jeder Fahrzeugbatterie. Diese könnten in der Cloud gespeichert werden, sodass der Kunde Hinweise erhält, wie die Lebensdauer der Batterie verlängert werden kann, ohne dass die Fahrleistung leidet.

Durch die Analyse des persönlichen Fahrstils könnte es möglich werden, das Batteriemanagementsystem spezifisch so anzupassen, dass der Verschleiß minimiert wird. Dies eröffnet die Möglichkeit der Personalisierung des Fahrzeugs, indem Parameter angepasst werden, die speziell auf den Fahrstil des Kunden zugeschnitten sind.

Vorteile:

  • Frühzeitige Erkennung von Batterieverschleiß und Anomalien
  • Verkürzte Werkstattaufenthalte durch frühzeitige Bestellung von Ersatzteilen
  • Verlängerung der Batterielebensdauer
  • Personalisierung des Fahrzeugs entsprechend dem Fahrstil

Ziele für die Zukunft:

  • Erstellung individueller digitaler Batteriezwillinge
  • Integration dieser Daten in die Cloud
  • Anpassung des Batteriemanagementsystems an den persönlichen Fahrstil

Diese Entwicklungen könnten wesentlich dazu beitragen, die Effizienz und Lebensdauer von E-Auto-Batterien zu verbessern, während gleichzeitig der Fahrkomfort und die Zuverlässigkeit erhöht werden.

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